De absolute frequentie is slechts één statistische maat gebruikt op het gebied van onderzoek, is het aantal keren dat gegevens worden herhaald in een reeks ervan, de waarde die wordt waargenomen in a willekeurig experiment voor elk kenmerk, de tijden dat de fasen of verschijnselen die worden aan het kijken.
Het gebruik ervan is heel gebruikelijk in Beschrijvende statistieken, omdat het door deze meting mogelijk is om te weten hoe de waarnemingen van hetzelfde kenmerk in een steekproefpopulatie zijn verdeeld.
advertenties
Daarom is de berekening ervan heel eenvoudig, omdat het alleen de telling vereist van de keren dat een kenmerk wordt waargenomen of de keren dat het binnen een groep gegevens voorkomt.
De vertegenwoordiging ervan kan worden uitgedrukt door de volgende nomenclaturen: Fik, Xikof neeik, waarbij de letters f, x, n overeenkomen met de frequentie en de letter i staat voor de i - de iteratie van het experiment dat wordt uitgevoerd.
advertenties
In dit artikel vind je:
Berekening van de absolute frequentie
Er is een heel eenvoudige manier om de nauwkeurigheid van uw berekening te controleren, dat wil zeggen van alle absolute frequenties van de steekproefpopulatie, en dat is door de som van ze allemaal te verkrijgen.
advertenties
Dit betekent dat de som van elk van de absolute frequenties van het monster, exact overeenkomt met het totale aantal gegevens van hetzelfde, deze gegevens worden weergegeven door nee.
Als dit het geval is, is de formule om de absolute frequentie te berekenen:
advertenties
ik = n
fik = f1+ f2+ f3 +… + Fnee = Nee
advertenties
ik = n
Nut van absolute frequentie
De absolute frequentie maakt het mogelijk:
- Geef grafisch de weer frequentie van voorkomen van elk van de voorbeeldgegevens, hetzij via frequentiehistogrammen, staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en andere die speciaal voor elk onderzoek zijn ontworpen.
- Leer meer over de kenmerken van een steekproef, populatie en universum.
- Creëer er een frequentietabel zowel voor kwantitatieve variabelen als voor kwalitatieve variabelen die op volgorde kunnen worden gerangschikt.
- Maak frequentietabellen met discrete variabelen, die zijn gerangschikt van hoog naar laag en tabellen van frequenties met continue variabelen, waardoor ze van laag naar hoog kunnen worden geordend en in klassen kunnen worden gegroepeerd of intervallen.
- Bereken de Geaccumuleerde absolute frequentie en de Relatieve frequentie, allemaal belangrijk om de frequentietabel in te vullen, de berekening van andere metingen statistieken en de uitwerking van hun respectievelijke afbeeldingen
Voorbeelden van absolute frequenties
Om de absolute frequentie te illustreren, zullen twee vormen worden overwogen, rekening houdend met de waarden in discrete variabelen en continue variabelen.
Voorbeeld van absolute frequentie voor discrete variabelen
Een bedrijf wil de kinderen van zijn 20 medewerkers (dus N = 20) vermaken en cadeau doen, na het maken van de consultatie werden de volgende gegevens verkregen:
2, 1, 0, 2, 4, 3, 4, 3, 2, 0, 1, 3, 2, 1, 1, 3, 0, 2, 2, 0
Als u de gegevens in een tabel plaatst, krijgt u de volgende tabel:
| Aantal kinderen | Fik |
| 0 | 4 |
| 1 | 4 |
| 2 | 6 |
| 3 | 4 |
| 4 | 2 |
| Totaal | 20 |
Dan kan worden geverifieerd dat alle gegevens zijn geteld, aangezien de som van alle absolute frequenties volledig samenvalt met de steekproefomvang: Totaal = 20 is gelijk aan N = 20.
Op dezelfde manier kon de frequentie van het aantal kinderen van elke werknemer worden bepaald: 4 werknemers hebben geen not kinderen, 4 hebben slechts 1 kind, 6 arbeiders hebben 2 kinderen, 4 hebben 3 kinderen en uiteindelijk hebben 2 van hen 4 kinderen.
Voorbeeld van absolute frequentie voor continue variabelen
Hetzelfde bedrijf uit het vorige voorbeeld moet ook de lengte van elk van zijn werknemers weten (N is nog steeds = 20), in dit geval worden de gegevens decimale getallen, gezien dit kenmerk, is het comfortabeler om met gegevensintervallen te werken, omdat anders het werk van tabel.
Na het uitvoeren van de respectievelijke metingen werden de volgende 20 metingen verkregen:
1.67, 1.72, 1.90, 1.76, 1.72, 1.96, 1.78, 1.68, 1.87, 1.84, 1.92, 1.72, 1.71, 1.88, 1.77, 1.66, 1.73, 1.82, 1.90, 1.79
Als u de gegevens in een tabel plaatst, krijgt u de volgende tabel:
| Hoogte werknemer | fi |
| [1.60 – 1.70) | 3 |
| [1.70 – 1.80) | 9 |
| [1.80 – 1.90) | 4 |
| [1.90 – 2.00) | 4 |
| Totaal | 20 |
Het symbool "[" geeft aan dat het volgende nummer in de categorie valt, terwijl het symbool ")" aangeeft dat het nummer ervoor niet in de categorie valt.
Dan kan worden geverifieerd dat alle gegevens, aangezien de som van alle absolute frequenties volledig samenvalt met de steekproefomvang: Totaal = 20 is gelijk aan N = 20.
Op dezelfde manier kon de frequentie van lengte bij werknemers worden bepaald: 3 werknemers hebben een lengte tussen 1,60 en 1,70, 9 werknemers zijn tussen 1,70 en 1,80 lang, 4 werknemers meten van 1,80 tot 1,90 en tot slot, 4 werknemers meten van 1,90 tot 2.00.
Grafische weergave van de absolute frequentie
Er zijn verschillende manieren om plot de absolute frequentie, sommige ervan zijn:
- Sectordiagrammen: Deze grafiek bestaat uit een cirkel, verdeeld in sectoren, evenredig met de relatieve frequentie die hij vertegenwoordigt.
- Absoluut frequentiehistogram: vertegenwoordigt elk variabele in de vorm van staven, is de basis evenredig met de respectieve absolute frequentie.
- Veelhoek- of rechthoekdiagrammen: uitgevoerd door lijnen te tekenen om de hoogste punten van de kolommen van het absolute frequentiehistogram te verbinden.
